Vatsal Ghiya, CEO e co-fondatore di Shaip in questa funzione ospite ha parlato del ruolo chiave dell'annotazione del testo e del motivo per cui ogni settore non vede l'ora di utilizzare questi strumenti e tecnologia nello sviluppo di modelli ML.
La chiave da asporto dall'articolo è-
- In parole semplici, l'annotazione di testo riguarda documenti specifici, file digitali e persino i contenuti associati. Una volta che queste risorse sono state contrassegnate ed etichettate, sono diventate comprensibili e possono essere implementate da algoritmi di apprendimento automatico per addestrare il modello alla perfezione. Inoltre, l'annotazione di testo non deve essere confusa con la raccolta di dati di testo poiché quest'ultima è semplicemente un processo per ingombrare e declassare i set di dati.
- Chatbot, assistenti vocali e traduttori automatici stanno diventando sempre più maturi e con una maggiore concorrenza, le organizzazioni stanno cercando di implementare set di dati di testo per renderli più accurati, reattivi e proattivi.
- Le prime 5 tecnologie di annotazione del testo di maggior impatto necessarie per lo sviluppo del modello di apprendimento automatico sono: annotazione di entità, classificazione del testo, collegamento di entità, annotazione del sentimento e annotazione linguistica. Per garantire il successo dello sviluppo del machine learning, le organizzazioni devono disporre delle competenze e delle risorse giuste per analizzare ed etichettare i set di dati.
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https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
